【发布时间】：2012-07-09 18:32:25
【问题描述】：
我有一张像下面这样的照片。 我想在图像中找到一组圆圈（它们的位置）。 在下面的示例中应该有三个组。背景是白色的或将是白色的。
（在源图像中不会有这样的矩形。我刚刚画出来是为了展示组应该是什么样子）
能找到吗？
这样的图片怎么样：
没有矩形的圆：
【问题讨论】：
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你可以添加没有这些矩形的图像吗？
标签： image-processing opencv object-recognition
【发布时间】：2012-07-09 18:32:25
【问题描述】：
您必须使用HoughCircles 识别圈子，然后使用clusterisation (K-Means algorithm)。 OpenCV 有 K-Means 实现：参见 example1、example2 和 docs。
【讨论】：
HoughCircles 将可能的圆之间的距离作为其参数之一，然后再将它们视为单独的圆。只需不断调整此参数即可。只要您的圈子组与每组中的实际圈子相距更远，HoughCircles 就会将每个圈子视为同一个“圈子”的一部分。
但是，如果您的圈子组重叠，那么这将不起作用。您必须以某种方式将每个组分开。也许如果一个组中的所有圆圈都在一条线上（就像在你的图片中一样），那么基本的霍夫线检测会给你这些线 - 然后你可以检查靠近在一起的平行线，那些会指示每个组？
【讨论】：
1 - 简单地反转图像，
2 - 然后扩大图像，使所有圆圈连接在一起，
3 - 找到轮廓，
4 - 找到边界框。
例如：
【讨论】：
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如果有例如：CCC CC C (C - Circle)，它们之间有很长的空格，是否会放大图像链接圆圈？
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这取决于迭代次数、使用的内核等。
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例如，在您的情况下，对于 2 次迭代，分组中存在拆分，而 5 给出了正确答案。
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哦，不。你不会得到那么多。
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我插入的最后一张图片呢？